Ultralytics YOLO Kullanarak Farklı Bölgelerdeki Nesneleri Sayma 🚀

Bölgelerde Nesne Sayımı nedir?

Ultralytics YOLO11 ile bölgelerdeki Nesne sayımı, gelişmiş bilgisayar görüşü kullanılarak belirtilen alanlardaki nesne sayısının tam olarak belirlenmesini içerir. Bu yaklaşım, çeşitli uygulamalarda süreçleri optimize etmek, güvenliği artırmak ve verimliliği artırmak için değerlidir.

İzle: Ultralytics YOLO11 ile Farklı Bölgelerdeki Nesneleri Sayma | Ultralytics Çözümleri 🚀

Bölgelerdeki Nesne Sayımının Avantajları Nelerdir?

• Kesinlik ve Doğruluk: Gelişmiş bilgisayar görüşüne sahip bölgelerdeki nesne sayımı, genellikle manuel sayımla ilişkili hataları en aza indirerek kesin ve doğru sayımlar sağlar.
• Verimlilik Artışı: Otomatik nesne sayımı, operasyonel verimliliği artırır, gerçek zamanlı sonuçlar sağlar ve farklı uygulamalardaki süreçleri kolaylaştırır.
• Çok Yönlülük ve Uygulama: Bölgelerdeki nesne sayımının çok yönlülüğü, üretim ve gözetimden trafik izlemeye kadar çeşitli alanlarda uygulanabilir olmasını sağlar ve yaygın kullanışlılığına ve etkinliğine katkıda bulunur.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Perakende	Pazar Caddeleri
Ultralytics YOLO11 Kullanarak Farklı Bölgelerde İnsan Sayımı	Ultralytics YOLO11 Kullanarak Farklı Bölgelerde Kalabalık Sayımı

Kullanım Örnekleri

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Pass region as list
# region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]

# Pass region as dictionary
region_points = {
    "region-01": [(50, 50), (250, 50), (250, 250), (50, 250)],
    "region-02": [(640, 640), (780, 640), (780, 720), (640, 720)],
}

# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("region_counting.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Initialize region counter object
regioncounter = solutions.RegionCounter(
    show=True,  # display the frame
    region=region_points,  # pass region points
    model="yolo11n.pt",  # model for counting in regions i.e yolo11s.pt
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()

    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break

    results = regioncounter(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

RegionCounter Argümanlar

İşte şunları içeren bir tablo: RegionCounter argümanlar:

RegionCounter çözümü, nesne izleme parametrelerinin kullanımını sağlar:

Ek olarak, aşağıdaki görselleştirme ayarları desteklenir:

SSS

Ultralytics YOLO11 kullanılarak belirtilen bölgelerde nesne sayımı nedir?

Ultralytics YOLO11 ile belirtilen bölgelerdeki nesneleri sayma, gelişmiş bilgisayar görüşü kullanarak tanımlanan alanlardaki nesnelerin sayısını tespit etmeyi ve saymayı içerir. Bu hassas yöntem, üretim, gözetim ve trafik izleme gibi çeşitli uygulamalarda verimliliği ve doğruluğu artırır.

Ultralytics YOLO11 ile bölge tabanlı nesne sayma komut dosyasını nasıl çalıştırırım?

Ultralytics YOLO11'de nesne sayımını çalıştırmak için şu adımları izleyin:

1. Ultralytics deposunu klonlayın ve dizine gidin:

   git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
   cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter
   

2. Bölge sayma komut dosyasını yürütün:

   python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --save-img
   

Daha fazla seçenek için Kullanım Örnekleri bölümünü ziyaret edin.

Bölgelerdeki nesne sayımı için neden Ultralytics YOLO11 kullanmalıyım?

Bölgelerdeki nesneleri saymak için Ultralytics YOLO11 kullanmak çeşitli avantajlar sunar:

1. Gerçek zamanlı İşleme: YOLO11'in mimarisi hızlı çıkarımı mümkün kılarak anında sayım sonuçları gerektiren uygulamalar için ideal hale getirir.
2. Esnek Bölge Tanımlama: Çözüm, özel izleme ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde birden çok özel bölgeyi çokgen, dikdörtgen veya çizgi olarak tanımlamanıza olanak tanır.
3. Çok Sınıflı Destek: Aynı bölgelerdeki farklı nesne türlerini aynı anda sayarak kapsamlı analizler sağlar.
4. Entegrasyon Yetenekleri: Ultralytics python API'si veya komut satırı arayüzü aracılığıyla mevcut sistemlerle kolayca entegre edin.

Avantajlar bölümünde daha derin faydaları keşfedin.

Bölgelerdeki nesne sayımının bazı gerçek dünya uygulamaları nelerdir?

Ultralytics YOLO11 ile nesne sayma, çok sayıda gerçek dünya senaryosuna uygulanabilir:

• Perakende Analitiği: Mağaza yerleşimini ve personel sayısını optimize etmek için farklı mağaza bölümlerindeki müşterileri sayın.
• Trafik Yönetimi: Belirli yol bölümlerinde veya kavşaklarda araç akışını izleyin.
• Üretim: Farklı üretim bölgelerinde hareket eden ürünleri takip edin.
• Depo Operasyonları: Belirlenmiş depolama alanlarındaki envanter öğelerini sayın.
• Halk Güvenliği: Etkinlikler sırasında belirli bölgelerdeki kalabalık yoğunluğunu izleyin.

Gerçek Dünya Uygulamaları bölümünde ve ek alan tabanlı izleme yetenekleri için TrackZone çözümünde daha fazla örnek keşfedin.

📅 1 yıl önce oluşturuldu ✏️ 2 ay önce güncellendi

Yorumlar